“产、学、研、管”深度融合 专家学者热议AI赋能医学影像技术

近日，在人民网·人民健康主办的2024全国两会“健康中国人”系列圆桌座谈之“AI赋能医学影像技术”专场上，专家学者建议，要“产、学、研、管”通力合作，创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，共同助力AI在医学影像技术的应用与发展，打造国产高端医疗设备向高端化、智能化发展。

AI+医学影像技术 提升县域医疗水平

AI辅助医学影像技术在临床的广泛应用，有助于提升各级医院诊疗能力，尤其能够帮助基层技师、医生有效诊疗，激活县域医疗价值。

四川大学华西医学技术学院执行院长、中华医学会影像技术分会主任委员、中国医师协会医学技师专委会主任委员李真林介绍道，通过在线的AI云质控、远程的AI图像处理以及三维可视化技术，能够突破地域限制，开展远程医疗，帮助基层医院完成以往难以独立完成的诊断和治疗任务。这一技术的应用为边远地区的居民提供了优质医疗资源，使其能够“足不出乡”享受到更好的医疗服务。

山东第一医科大学附属省立医院医学工程科主任技师、中华医学会影像技术学会候任主委马新武谈到，AI赋能影像技术是融合创新发展，AI技术能够利用自动和智能的方法,迅速精确的解析影像数据，从而得到详尽的诊断报告，不仅提高了医务人员的工作效率，而且协助医生正确地评估和预测病情。

马新武认为，医生和AI并非相互代替关系，更不是竞争关系，而是共生关系。“人工智能+医学影像技术”具有创新性，医生可以利用AI影像技术正确诊断评估患者病情，还可以根据AI影像技术结果的解读为患者做出疾病治疗方案和预后处理。

“人工智能+5G+互联网等新技术，赋能医学影像技术、影像检查与诊疗的全流程，就可以在应对和解决基层遇到的设备、人才、能力水平、临床经验这些诸多挑战时发挥重要作用。”中国医学科学院北京协和医院放射科高级工程师、中华医学会影像技术分会前任主任委员付海鸿说。

基层医师可以在诊间、在录入患者的主诉和病史时，利用人工智能的临床决策支持功能智能化、自动化地提出进一步医学检查建议，包括影像学检查的建议，让决策更加专业、精准、科学，持续提升医务人员诊疗水平。

东软医疗CEO武少杰认为，县域医疗机构是我国分级诊疗体系中承上启下的关键环节，基层人才的缺乏、技术的缺失、水平的不统一是亟需解决的难题。医疗领域要加快推出全域人工智能应用，利用AI形成完善的临床诊断和治疗解决方案，全方位覆盖患者整个医疗救治过程，使得操作门槛大幅下降，为基层医院提升诊疗水平全面赋能。

“产、学、研、管”结合 加速高端医疗设备国产化

华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科主任技师、中国医师协会医学技师专业委员会前任主任委员余建明谈到，人工智能的发展要将“产、学、研、管”深度融合，从临床实际需求出发，不断提升精准化、人性化、便捷化，将人工智能真正的赋能医学影像检查技术。

现阶段人工智能在医学影像中的应用越来越广泛，提升人工智能的实用性和准确性十分重要。余建明认为，将人工智能应用于疾病筛查和诊断时，要从临床的实际需求出发，不仅要提升其影像学的系统知识，更需要多个学科、多个专业专家进行把关，提高建模标准，强化计算机对疾病识别和诊断的准确性，最大限度地规避误诊漏诊的风险。

“以临床需求为根，解决患者问题为本，不断创新是医疗设备发展的核心动力。”李真林说，通过推动国产医疗设备的自主研发和量产，加强与国际先进水平的交流与合作，才能实现医疗服务的普及、优质和高效。

东软医疗CEO武少杰提到，国产医疗器械技术整体起步较晚，但创新技术在各个产线不断突破，能为将来人工智能赋能基础医疗、完善医疗服务提供了有力保障。他强调，尽管面临诸多挑战，但国产品牌正凭借自主创新能力逐步扩大市场份额，展现出强大的竞争力。

医疗行业的创新发展是人民健康的重要支撑和保障，而人才是推动高质量发展的强大智力引擎。李真林建议，加强培养医工交叉复合型医学影像人才可为医工交叉注入强劲动力。为了推动医学影像技术的进一步发展，需要构建产教融合的平台，大力培养医工交叉的复合型医学影像人才，助力提升医疗设备的智能化水平，提高临床诊疗的效率和准确性。

AI赋能医学影像技术 助力健康中国建设

马新武认为，构建AI影像诊断标准化体系，能够缩小不同医疗机构之间对影像检查结果解读的差异，进一步提升图像解读的一致性，让医疗服务更精准、更高效。另外，他建议，人工智能与医疗数字化的信息之间形成数据共享，促进医院之间、平台之间的信息交换，从而为医疗机构影像检查检验结果互认提供有力的帮助。

“AI+5G+医学影像技术，是新质生产力的代表”付海鸿说，相比传统辅助诊疗手段，人工智能能够持续提升临床医师、临床技师、影像医师的能力水平、工作效率和工作质量。充分保证患者在就诊、检查、诊断、转诊等方面更加精准、专业和高效。通过人工智能的赋能还可以从技术上保证影像检查的同质化，助力检查结果的互认。

加强AI技术的应用和创新，可以推动基层医疗服务水平的提升和医疗资源的优化配置，为大家提供更加优质、高效、便捷的医疗服务。通过AI技术的应用，可以推动优质医疗资源向基层下沉，提高基层医疗服务水平，缓解大医院的就诊压力。“我们需要研发更加智能化、可视化的高端医疗设备。这些设备通过深度学习、机器学习等技术进行自动化的分析和诊断，辅助医生快速识别疾病，提高诊断效率。特别是对于基层医疗机构来说，这些设备的应用将有助于提升其诊疗水平，缩小与大型医院的差距。希望以技术创新拥抱医工结合，让AI赋能医学影像技术的明天更美好。”李真林说。